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7 G! A5 }1 R# ?
〖课程介绍〗! E7 }6 D) S/ @0 H) p
目前NLP非常火爆，本课程以聊天机器人为案例，使用TensorFlow作为训练框架，并以Android APP为载体从0开始带领大家搭建一个聊天机器人应用并部署。重点讲解NLP与深度学习相关领域知识点，并通过实际的项目快速上手，使同学们能够举一反三，更好的运用到实际工作中。( q5 g" s& g1 B8 B* d
5 X' v6 V$ w- o9 c* K( c〖课程目录〗0 H* C6 m" n* ?% S/ g1 L! Y
第1章 课程导学
, w: j- d ^' j) P+ J9 y+ \) X+ l z1-1 课程导学 (12:34); Y0 E6 z8 P- K. M: o5 g
2 m: S0 b4 G( p Y- j第2章 基础知识9 Q' H9 B% B, F$ I! |
2-1 什么是TensorFlow (10:24)8 q% W# h8 t( @8 @' \: g3 P
2-2 张量、图、会话 (06:17)' k( `9 n4 B; I. {
2-3 TensorFlow原理及模型训练 (08:37): F7 f% @: G% v) u+ V; T
2-4 Android操作系统 (16:19)$ ~* x7 J7 T, l1 W% F, g$ f# Z; p# i
2-5 Java安装 (10:15)
$ U, m1 ]; A- J/ U: i2-6 Java环境搭建 (02:40), H, l5 ?7 o! N% H& `
2-7 Android安装及运行 (10:39)7 M7 g# }0 s7 y- `$ y; x
2-8 第一个Android程序 (05:34)7 ^2 k5 H7 @; H# O/ W
8 z5 v0 D9 p: `# \5 _' A
第3章 循环神经网络（RNN与LSTM）' y, W7 G' a* F# J& M E
3-1 常用模型 (10:15)
. J3 d4 w% \+ n* P$ c; v3-2 BP神经网络 (10:53)
4 ^$ _3 |/ A0 ~2 Q! L' d- e3-3 循环神经网络（1） (06:58)
2 }( u _' v: D' ^2 {) G$ W3-4 循环神经网络（2） (06:07)/ J) B, E$ n) @) w6 V
3-5 循环神经网络（双向RNN） (10:23)( ?2 z" V }; f: t3 t* O
3-6 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失1） (09:44)% A+ T: g. i* }2 i3 z
3-7 循环神经网络（梯度爆炸和梯度消失2） (06:07)
+ x4 ^8 V; X4 V7 X+ m2 o3-8 长短期记忆网络（LSTM） (10:12)
% C3 S, d# b8 L% p0 k3 e: ^, N+ Y: z$ ~, a: E6 i5 X
第4章 NLP基础9 M, A8 J5 u" Y% `# ]5 Q7 Q; \) a
4-1 NLP基础 (04:19). @/ k( I* e$ p) E" ?$ K
4-2 分词技术 (05:29)
( g: I# H. G1 ^' Y% o# F4-3 词性标注 (08:34)
2 | ^ J. L. D3 G2 `6 A4-4 命名实体识别 (08:25)" h6 E0 y$ h. U; {8 `0 \
4-5 贝叶斯与朴素贝叶斯（1） (07:54)
; Y+ S* E: f: E$ R7 r2 w4-6 贝叶斯与朴素贝叶斯（2） (07:28)+ [0 q7 a/ s" z9 S) k
4-7 隐马尔科夫模型 (16:37)6 O7 Y$ _: F( ]: o8 Q
4-8 隐马尔科夫模型实现命名实体识别 (07:37)
& g7 O: N3 j& n- w7 J4-9 朴素贝叶斯例子（1） (13:42)) j$ ]. j0 ]0 e0 \9 y- K& ]
4-10 朴素贝叶斯例子（2） (15:51)
+ `1 R6 J4 D7 ], T7 R4-11 朴素贝叶斯例子（3） (11:55)
% g1 Q, L7 B9 b( m, y4 p' M8 F% o `5 @+ ]. z/ j1 N
第5章 文本处理方法
3 o% r0 r1 Y. K9 |5-1 语料的获取与处理 (15:19)- ]# G c* \3 ~. \# C
5-2 NLP中的语言模型 (03:47)
( H" @* U0 r5 _) }5 a5-3 NLP中的语言模型 一元模型和二元模型 (07:43)7 L9 }+ @6 g6 E6 o' j/ U
5-4 NLP中的语言模型 N元模型 (02:45)
" \7 N0 E& z6 m% O Q' o. s# x) I5-5 词向量与Word2vec (07:26)
0 V6 f; r* J& b5-6 文本处理方法 (11:39)
& M, F5 P: W% I8 q& Y) |( Y8 l, ^
* _ M( B! N% t# L第6章 实战之聊天语料处理
* n! i# i/ `5 @6-1 数据处理-环境搭建 (08:40)6 G* ~5 R1 x2 I, Y5 [2 w
6-2 聊天机器人语料处理流程介绍 (05:53)
5 C* j. f* ]4 q+ b: |% c( j6-3 数据处理-句子的构造和判断 (07:52)$ ~9 S% h" k9 V) j& E3 Q
6-4 数据处理-正则表达式 (07:04)
6 `- O1 ~, Z( q/ K' a/ g. b4 W4 S6-5 数据处理-句子编码化处理（字典定义及转换） (11:29)
% ~& d1 e, G) v. }8 ^7 N% {. T4 c6 V% y( w6-6 数据处理-句子编码化处理（训练字典） (10:15)) K% K2 F- Q# ~3 [ D
6-7 数据处理-句子编码化处理（句子和向量之间的转换） (11:00)
7 l5 [$ ]* m' |7 k! n6 @6-8 数据处理-训练语料库的解压处理 (09:44)
& a- \& D3 s% ?. \* w: G6-9 数据处理-训练语料问答对的处理（1） (08:37)
5 o$ B5 C5 L3 v8 e q. q6-10 数据处理-训练语料问答对的处理（2） (07:20)3 u" i5 w- v# I' U4 [' F
6-11 数据处理-数据模型打包处理 (08:50)/ s0 Z' D6 ^; E E7 ?6 |
6-12 语料处理实战小结 (11:36)9 f0 {9 v4 h1 A. U6 i: o. u
& j8 `0 L" o) Q" h
第7章 聊天机器人原理3 n# N; M% B8 w& C1 j
7-1 Seq2Seq模型 (10:37)5 e6 w- y( v% w( O1 M
7-2 Seq2Seq模型(注意力机制) (09:35)+ z7 y* \' @; v& A7 r; x* j) ?
7-3 聊天机器人模型（1） (09:46)6 }1 o! v( J/ f
7-4 聊天机器人模型（2） (08:42)
3 J+ Q2 y5 P" q. u, f8 N+ n) s X4 B1 s7 x _: h/ j
第8章 聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理
/ H3 Y7 }6 U/ h$ Y8-1 线程处理（1） (09:15)# M3 q+ H; Q V+ A* ^
8-2 线程处理（2） (10:10)6 k; E$ J& ^+ [' @' }
8-3 TensorFlow环境搭建 (06:41); q$ Y! t9 a- b
8-4 TensorFlow相关信息操作 (04:50)
* ] V0 G0 s& l. v' \4 m8-5 数据操作 转换长度 (07:39)- H$ X0 j( ~& i
8-6 batch_flow（1） (07:28)6 g- C* {, `1 p, k/ x
8-7 batch_flow（2） (05:49)9 q) M5 Q9 W K; L
8-8 batch_flow（3） (14:43)
' t3 j8 s$ R$ Y" Q' |8-9 batch_flow_bucket（1） (07:58). C" O1 d, o. q! o; A# M: q
8-10 batch_flow_bucket（2） (09:15)' W6 z# V& V9 ^+ D
8-11 batch_flow_bucket（3） (04:54)
: z8 f4 \: O& L! t: f8-12 batch_flow_bucket（4）生成虚假数据 (12:50), M# q' j# T, P* `0 b' o/ v
8-13 batch_flow_bucket（5）测试 (09:53)" i6 W8 t* Y, y! @4 h4 y# O& L3 `5 y
2 M& A$ E8 T# o7 R7 I& W. _( m5 E7 b
第9章 聊天机器人训练-seq2seq的模型编写
- I; L$ N5 b. |3 o! R9-1 基本流程介绍 (10:37)1 V5 L+ z6 `" h/ C4 e5 A
9-2 基本参数保存，参数验证（1） (08:59)
0 o/ f% |' I1 g+ |# E9-3 基本参数保存，参数验证（2） (09:28)4 j. q1 A0 x# q$ z$ {2 U
9-4 基本参数保存，参数验证（3） (08:35)
8 X8 g2 v+ [# e4 h7 R; V9-5 基本参数保存，参数验证（4） (05:15). C5 T- i( B& s0 z3 ?1 \2 v9 c
9-6 构建模型（1） (06:43)5 Z6 z9 `. Z& R$ Q* t
9-7 构建模型（2） (08:38)
9 c) m) t' M- S' O% ~9-8 构建一个单独的RNN cell (06:33)
% V# Z9 c' g. m8 A T$ p! ~) r) Y9-9 构建单独的编码器cell（1） (08:38)4 L+ i q0 G+ R9 J! N9 G7 ]9 T
9-10 构建单独的编码器cell（2） (08:05)
* X ?" O, A' s3 v; }0 a9-11 构建单独的编码器cell（3） (08:44)
5 E% H* n Z. ]% C7 _9-12 构建解码器（1） (08:28)
6 r/ P. W8 i! T5 C$ s# b9 b0 N9-13 构建解码器（2） (09:22), \7 {; m) y& }# {0 F
9-14 构建解码器（3） (07:36)
V% ]" B% Q% E T1 ^6 Y: e) k9-15 构建解码器（4） (09:19)
! ^ |3 ^7 f. ?; ?( J9-16 构建解码器（5） (10:59): Y; p; ]- m9 K# ?% [+ A
9-17 构建解码器（6） (09:28)
2 X* h5 W+ o+ {3 `% Z. Y9-18 构建解码器（7） (14:52)
! U b/ ~+ o) N* W. U# U9-19 构建解码器（8） (17:02)
2 m% w* |( b3 g) m# J) ?1 ~7 _9-20 构建优化器（1） (09:56): D8 ]% u& J7 ~: g
9-21 构建优化器（2） (08:48)
& w* Y0 M8 @7 j; o- ?9-22 构建优化器（3） (06:01)
4 ?5 q4 {5 V% u9-23 输入检查 (11:51)4 q& p: H7 e- v1 T5 ^& }$ i7 \
9-24 训练模型 (11:59)
- u0 A# Z/ j' g! `/ Q9 M7 b9 g9-25 预测模型 (07:22)
; y1 j( ]5 Q% k$ D; {) L7 `3 \7 r0 ]6 Z9 ]2 S
第10章 聊天机器人模型的训练和验证- g8 T/ H# M4 q: n k
10-1 第一种模型训练（1） (06:17)
: U- R* h4 x. Y9 i6 G/ }9 \' v10-2 第一种模型训练（2） (13:28)% _% Z! b# e! g% V( h
10-3 第一种模型训练（3） (12:10)
% C6 ?% U, i$ |- M$ j2 B10-4 第一种模型训练（4） (14:49). `( J5 ~- L! ~+ O2 K O
10-5 第一种模型训练（5） (25:35)3 ^0 ]3 o C* V- n* P% q
10-6 第二种模型训练（1） (11:52)- p) }* y B6 @) |1 q0 ]7 I4 b
10-7 第二种模型训练（2） (12:06)
1 X ?, }: Y8 G' Z" Z2 V6 `10-8 第二种模型训练（3） (05:34)* r$ o- C6 c5 _' h4 O" Z J
10-9 利用flask发布成Webservice接口 (15:45)# n* R% T% a8 \: `# G
( ?: @" k4 K8 V$ \1 B' W; N7 h
第11章 Android的打包与发布* Z p- Y" {" e! i9 _% i$ r
11-1 新建项目 (07:49)
9 u. r" ~9 u W5 X' I11-2 代码结构讲解 (17:15)
8 U4 h2 L* e0 c K11-3 私有变量的定义 (12:25)! s) `6 {" k/ _: m6 O) W$ \4 O
11-4 参数初始化 (11:54)" m3 l- V( M; p% g' g
11-5 听写UI监听器 (19:18)
! g7 K7 R- `# o8 D! w T3 d11-6 合成回调监听器 (05:58)" H" ]+ j* G H# n; y) Z. H! K
11-7 听写监听器 (27:14)
6 u4 o9 @1 L3 {# `- \11-8 语音合成参数设置 (08:59)9 x- C+ g$ C+ s0 S+ g
11-9 完善项目 (21:32); R5 \$ m4 a/ _. g- x: [* V
11-10 打包发布 (07:15)
# M" z# ?/ z4 x: _, `7 g* s7 \1 k, R6 u
〖下载地址〗
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